云南居民消費水平的因素分析

1、 課程設(shè)計(綜合實驗)報告( 2012- 2013年度第一學(xué)期)名 稱：計量經(jīng)濟模型應(yīng)用實踐題 目：云南居民消費水平的因素分析院 系：經(jīng)濟與管理學(xué)院專 業(yè)：金融學(xué)學(xué) 號：學(xué)生姓名：陳玉斌指導(dǎo)教師：胡軍峰設(shè)計周數(shù)：兩周 成 績： 日期：2013年01月08日一、課程設(shè)計(綜合實驗)的目的與要求1、要求學(xué)生獨自完成一個實證分析的完整過程，得到計量經(jīng)濟分析的實踐訓(xùn)練2、培養(yǎng)學(xué)生獲取信息和綜合處理信息的能力、建立模型的能力、文字和語言表達能力 3、針對某一經(jīng)濟活動對象，收集真實的樣本數(shù)據(jù)，獨立建立一個單方程多元線性回歸計量經(jīng)濟學(xué)模型，并完成模型的估計、檢驗和修正，最終得到一個無設(shè)定偏誤、經(jīng)濟意義合理的

2、模型；利用模型進行必要的結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟預(yù)測或政策評價。 二、設(shè)計（實驗）正文2.1選題背景及意義經(jīng)濟增長通常是指在一個較長的時間跨度上，一個地區(qū)人均產(chǎn)出（或人均收入）水平的持續(xù)增加。經(jīng)濟增長率的高低體現(xiàn)了一個地區(qū)在一定時期內(nèi)經(jīng)濟總量的增長速度，也是衡量一個國家或地區(qū)總體經(jīng)濟實力增長速度的標志。它構(gòu)成了經(jīng)濟發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與優(yōu)化升級對于經(jīng)濟增長乃至經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要。隨著市場經(jīng)濟的穩(wěn)定繁榮和改革開放的深入發(fā)展，我國人均生活水平有的很大的提高，其主要表現(xiàn)在人均可支配收入的增長，云南也如此。建立一個經(jīng)濟意義合理的消費模型，對云南消費結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟預(yù)測或政策評價具有一定的參考價值，從而有

3、利于調(diào)整云南消費結(jié)構(gòu)，改善云南消費水平。2.2文獻綜述馬立平，居民消費行為的定量研究. 首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)出版社, 2009.12。研究了1978-2000年統(tǒng)計年鑒中的時間序列數(shù)據(jù)，運用多元線性回歸模型，以居民收入、金融資產(chǎn)、投資機會的選擇、消費機構(gòu)、價格水平為解釋變量，居民消費水平為被解釋變量。對北京居民家庭的消費行為進行了定量研究與分析。賈洪文、顏詠華、白媛媛三人的甘肅省城鄉(xiāng)收入差距影響因素的實證研究基于面板數(shù)據(jù)的分析以甘肅14個州2012年的截面數(shù)據(jù)，以地區(qū)金融機構(gòu)存貸款之和與該地區(qū)生產(chǎn)總值之比( FSC) 、各地區(qū)金融機構(gòu)貸款余額與存款余額之比( FEF) 、地方政府財政支出與財政收入

4、之比( GB) 、人均GDP 、第三產(chǎn)業(yè)占生產(chǎn)總值的比重( INDU) 作為解釋變量，應(yīng)用面板數(shù)據(jù)和固定效應(yīng)模型LnGAPINi，t = i，t + 1 LnFSCi，t + 2 LnFEFi，t +3 LnGBi，t + 4 LnCGDPi，t+ 5 LnINDUi，t + 準確地研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系。王宏偉，中國農(nóng)村居民消費的基本趨勢及制約農(nóng)民消費行為的基本因素分析. 管理世界雙月刊，2000 年第4 期，采用1985年到1998年的數(shù)據(jù)。以現(xiàn)期消費為被解釋變量、現(xiàn)期收入與平均收入作為解釋變量, 建立相對收入的線性計量模型此模型主要用于檢驗消費示范效應(yīng)和消費者的攀附行為。l

5、n (ct / yt ) =0 +1ln (y/ yt ) (1)其中ct 和yt 分別表示消費者的現(xiàn)期消費和現(xiàn)期收入,y 為平均收入來分析中國農(nóng)村居民消費的基本趨勢及制約農(nóng)民消費行為的基本因素。 2.3研究的目的和思路 目的：研究影響云南消費水平的因素，有利于對對云南經(jīng)濟水平的了解，對于改善云南居民消費水平具有一定的參考意義，對以后回到家鄉(xiāng)建設(shè)家鄉(xiāng)具有一定的基礎(chǔ)?；舅悸罚簭慕?jīng)濟學(xué)角度來看，消費的增長應(yīng)該是多種制約因素同時作用的結(jié)果，并不僅取決于其中的一種因素。本文的目的正是在于將定性的增長與定量的數(shù)據(jù)分析結(jié)合起來，運用計量經(jīng)濟模型來說明居民消費水平的增長與其制約因素之間的量化關(guān)系。我搜集云

6、南1997年至2011有關(guān)時間序列數(shù)據(jù)，并加以實證分析與比較對比分析，以使我們對云南經(jīng)濟顯示有一個客觀、科學(xué)的認識。在這里我主要選取以下幾個指標對云南消費水平有明顯影響的因素來進行實證分析。2.4初步建立模型：Ct = a + bP+ cY + dC1 + u1、人均可支配收入(Y)，2、居民消費價格指數(shù)（P）,3、前期消費水平（C1）。2.5數(shù)據(jù) (數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計年鑒2012)表1 單位：元年份居民消費（Ct）人均可支配收入（Y）物價水平（P）前期消費（Cl）199718331893103.4833199823552311106.4932199927892998114.711162000

7、30024044124.11393200131595046117.11833200233465846108.32355200336326420102.8278920043869679699.2300220054106715998.63159200644117858100.43346200749258622100.7363220085463939899.238692009613810542101.241062010708112336103.944112011818314040101.849252.6.模型估計、檢驗 、修正 變量相關(guān)性分析 模型估計檢驗結(jié)果顯示，解釋變

8、量的系數(shù)符合經(jīng)濟意義，價格指數(shù)P值大于0.05。序列相關(guān)檢驗利用Durbin-Watson檢驗法進行自相關(guān)檢驗。從表3可知D.W.值為1.063，且樣本容量n=15，k=4在給定顯著性水平=005的條件下，查表得到D.W.的臨界值的上下界分別為：dl=0.82和du=1.75，所以dlD.W.=1.063du，則不能確定自相關(guān)性。利用LM一階序列相關(guān)性檢驗得LM二階序列相關(guān)性檢驗得nR=0. nR=0. X=3.84 X=5.99 故不存在序列相關(guān)性。Ct =2461.499-12.42P+ 0.88Y -1.09C1+u異方差檢驗采用懷特（White）檢驗 結(jié)果如

9、下表由檢驗結(jié)果可知：精確p值大于0.05，不存在異方差性。多重共線性檢驗定性分析：由于許多經(jīng)濟變量隨時間的變化過程中往往存在共同的變化趨勢，這就使得它們之間容易產(chǎn)生多重共線性。例如，經(jīng)濟的增長將使人均可支配收入有所增加，隨著人們可支配收入的增長，會使得商品銷售有所增長，進而導(dǎo)致零售物價指數(shù)也發(fā)生相應(yīng)的變化。在我們的模型中，將人均可支配收入，物價指數(shù)和前期消費水平作為解釋變量同時引入模型，這三者之間極有可能存在很大的相關(guān)性做輔助回歸分析做Cl的輔助分析結(jié)果為：Dependent Variable: ClMethod: Least SquaresDate: 01/08/

10、13 Time: 15:11Sample: 1997 2011Included observations: 15CoefficientStd. Errort-StatisticProb.Y44030.0000P-28.646517.-3.0.0028C3460.751868.31053.0.0018R-squared0.Mean dependent var2780.067Adjusted R-squared0.S.D. dependent var1320.732S.E. of regression187.1755Akaike info criterion13.47883Sum

11、squared resid.8Schwarz criterion13.62044Log likelihood-98.09120Hannan-Quinn criter.13.47732F-statistic342.5215Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.R2=0.96，Cl的VIF的值為25，存在多重共線。做P的輔助分析得Dependent Variable: PMethod: Least SquaresDate: 01/09/13 Time: 10:25Sample: 1997 2011Included observations: 15Coeffi

12、cientStd. Errort-StatisticProb.C117.12623.38.530040.0000Y.0089CL-0.0.-3.0.0028R-squared0.Mean dependent var105.4533Adjusted R-squared0.S.D. dependent var7.S.E. of regression4.Akaike info criterion6.Sum squared resid276.5419Schwarz criterion6.Log likelihood-43.14142Hannan-Quinn criter.6.F-stat

13、istic11.27602Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.R2=0.985，VIF=66,存在嚴重多重共線做Y的輔助回歸得Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/09/13 Time: 10:31Sample: 1997 2011Included observations: 15CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-9229.2552870.252-3.0.0074CL44030.0000P77.1717124.752653.0.0

14、089R-squared0.Mean dependent var7020.600Adjusted R-squared0.S.D. dependent var3566.377S.E. of regression553.7872Akaike info criterion15.64829Sum squared resid.Schwarz criterion15.78990Log likelihood-114.3622Hannan-Quinn criter.15.64679F-statistic284.3131Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.R2=0.92

15、，VIF=12.5，不存在嚴重多重共線。修正剔除變量P得Dependent Variable: CTMethod: Least SquaresDate: 01/09/13 Time: 10:44Sample: 1997 2011Included observations: 15CoefficientStd. Errort-StatisticProb.Y.0000CL-0.0.-3.0.0026C1012.218135.44947.0.0000R-squared0.Mean dependent var4286.133Adjusted R-squared0.S.D. d

16、ependent var1786.081S.E. of regression213.9007Akaike info criterion13.74576Sum squared resid.3Schwarz criterion13.88737Log likelihood-100.0932Hannan-Quinn criter.13.74425F-statistic482.0627Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.P值均小于0.05再檢驗序列相關(guān)檢驗Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic

17、6.Prob. F(1,11)0.0699Obs*R-squared5.Prob. Chi-Square(1)0.0570Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 01/09/13 Time: 10:49Sample: 1997 2011Included observations: 15Presample missing value lagged residuals set to zero.CoefficientStd. Errort-StatisticProb.Y-0.0.-0.0.3538CL0.0.

18、0.0.3399C-51.47814114.9700-0.0.6630RESID(-1).0799R-squared0.Mean dependent var-3.79E-14不存在序列相關(guān)異方差檢驗Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic2.Prob. F(5,9)0.1174Obs*R-squared8.Prob. Chi-Square(5)0.1257Scaled explained SS4.Prob. Chi-Square(5)0.5328Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method:

19、 Least SquaresDate: 01/09/13 Time: 10:54Sample: 1997 2011Included observations: 15CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-49437.0565732.98-0.0.4712Y-70.0987889.41002-0.0.4532Y2-0.0.-1.0.0875Y*CL.0866CL308.7518261.71171.0.2683CL2-0.0.-1.0.0799R-squared0.Mean dependent var36602.82Adjusted R-squa

20、red0.S.D. dependent var46307.64S.E. of regression37696.22Akaike info criterion24.20168Sum squared resid1.28E+10Schwarz criterion24.48490Log likelihood-175.5126Hannan-Quinn criter.24.19866F-statistic2.Durbin-Watson stat2.Prob(F-statistic)0.P值均大于0.05，不存在異方差多重共線性檢驗對Cl做回歸Dependent Variable: CLMethod: Le

21、ast SquaresDate: 01/09/13 Time: 11:04Sample: 1997 2011Included observations: 15CoefficientStd. Errort-StatisticProb.Y89830.0000C229.2291155.35761.0.0139R-squared0.Mean dependent var2780.067Adjusted R-squared0.S.D. dependent var1320.732S.E. of regression265.0880Akaike info criterion14.12157Su

22、m squared resid.7Schwarz criterion14.21597Log likelihood-103.9118Hannan-Quinn criter.14.12056F-statistic334.5179Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.R2=0.80，VIF=5，不存在共線性對Y 做回歸得Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/09/13 Time: 11:08Sample: 1997 2011Included observations: 15CoefficientStd. Errort-StatisticProb.CL89830.0000C-344.6723443.0859-0.0.0406R-squared0.Mean dependent var7020.600Adjusted R-squared0.S.D. dependent var3566.377S.E. of regression715.8181Akaike info criterion16